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駿HaYaO
@QQ_Timmy
2026.09.23 11:33
三星宣布,其 16GB LPDDR6 已在高通 Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 上完成業界首度驗證,I/O 速度最高達 10.7Gbps。這代表 LPDDR6 首次通過高通下一代行動平台的系統級驗證,雙方從早期開發即密切合作。 背景是裝置端 AI 正走向多模態互動與長時上下文代理人,對記憶體頻寬、功耗與可靠度要求大增。三星 LPDDR6 以更高每接腳 I/O 與擴充 I/O 架構,提供最高約 114GB/s 頻寬,減輕 LLM 推論時反覆讀取權重與 KV Cache 的瓶頸。 功耗方面導入 DVFS 與動態效率模式(DEM),可依負載即時調整電壓、頻率與低負載耗電,較 LPDDR5X 最高省電約 21%。可靠度則加入 PRAC,監控特定列反覆啟動,降低長時間 AI 運作時的資料干擾風險。 三星強調這不只是元件升級,而是記憶體與 SoC、系統架構一起驗證後的平台就緒成果;高通也表示 LPDDR6 能提供更複雜裝置端 AI 所需的頻寬與能效。更多細節預計於 Snapdragon Summit 2026 公布。
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黄小木
@ai_xiaomu
2026.08.26 00:07
M6 最高 32GB 统一内存,带宽 170GB/s。 M5 Pro 最高 64GB,带宽 307GB/s。 苹果也把运行更大本地模型列为 M5 Pro 的使用场景。 目标模型超过 32GB,或者需要更长上下文,M5 Pro 更合适。 小模型和日常 AI 任务,M6性价比更高。 根据你的任务来挑机型,而不是盲目跟风。
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沉浸式翻译
@immersivetran
2026.07.15 07:30
一台 25GB 内存的普通电脑,跑起了 744B 的 GLM-5.2。 之前我们聊过 GLM-5.2 的 1M 上下文、聊过它对 AI 定价逻辑的冲击。今天聊一个更极端的问题:这个 744B 的庞然大物,最低能在什么样的机器上跑起来? GitHub 上一个叫 colibrì(蜂鸟)的项目给出了答案:约 25GB 内存的消费级机器。不用 GPU,不用 Python,整个引擎是一个约 2400 行的 C 文件,零依赖。 它的思路利用了 MoE 架构的本质: 744B 参数里,每个 token 真正激活的只有约 40B,其中逐 token 变化的路由专家只有约 11GB。于是—— 1️⃣ 稠密部分(注意力、共享专家)int4 量化后约 9.9GB,常驻内存 2️⃣ 21,504 个路由专家(约 370GB)放在硬盘上,按需流式读取 代价是什么?作者在 README 里写得异常坦诚:冷启动每个 token 要从磁盘读约 11GB,速度只有 0.05–0.1 token/秒。翻一句话可能要几分钟。 "This is not fast."——但它证明了一件事:跑通一个 744B 前沿模型,不一定需要机房,一台“比一个 H100 风扇还便宜”的机器就够了。 大模型的门槛,正在被各种意想不到的方式拆掉。 🔗:
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GitHubDaily
@GitHub_Daily
2026.07.10 02:31
给朋友发几个 GB 的大文件,网盘经常卡在龟速上传,还得对方专门登录下载。 AlterSend 这个开源工具,主打设备之间直接传文件,不经过任何云端服务器中转。 全程点对点加密传输,不限文件大小,电脑端和手机端都有客户端。 GitHub: 配对过一次的设备,以后传文件不用再扫码验证,直接选中就发。 经常要甩大文件给别人、又嫌网盘慢的朋友,这个可以留着备用。
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蓝点网
@landiantech
2026.06.26 01:32
微软:8GB 内存也很棒哦!微软更新 #
Surface
# 购买指南,称 8GB 也非常适合日常使用,例如浏览网页、看视频和运行办公软件。 要知道 Win11 推荐内存就是 16GB,只不过当下内存价格太贵,微软也不得不捏着鼻子推出 8GB 硬件,还要违心的说 8GB 内存也很棒! 查看全文:
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墓碑科技
@mubeitech
2026.06.01 19:50
把128GB统一内存塞进轻薄本,英伟达发布 RTX Spark 超级芯片,直接重塑 Windows PC 的天花板。 里面装的是 Blackwell RTX GPU 和 Grace CPU。 加上这128GB的统一内存,这台机器能直接在本地跑起巨大的 AI 模型。 速度极快,且数据完全私密。 不再需要把敏感素材传给云端,你的笔记本就是一个算力堡垒。 用 AI 创作的门槛,被直接踩平了。 觉得 ComfyUI 节点太复杂、太反人类,可以直接让内置的 AI 代理 OpenClaw 替你干活。 输入几句话,它自己去调参数、写提示词。 从一张草图生成材质效果,再直接用它做起始帧生成视频,全部本地一气呵成。 创作者的性能瓶颈也被碾碎了。 靠着这巨大的内存,你能直接剪辑 12K 4:2:2 的视频。 或者渲染高达 90GB 的巨型场景。 在 Blender 里,有了 DLSS 4.5 光线重建技术的加持。 你在场景里随意拖动,就能实时看到几乎等同于最终渲染的画质。 至于游戏,那可是英伟达的老本行。 《心灵杀手 2》、Pragmata 等游戏,直接在 1600p 分辨率下光追全开。 DLSS 4.5 里的新 Transformer 模型,把环境细节拉到了新高度。 更别说它原生支持带有反作弊系统的多人联机游戏。 真正的个人计算新形态已经来了。 不再依赖网络带宽,不再忍受云端延迟。 装载这颗芯片的新型轻薄本和紧凑型台式机,今年秋天就会出货。 本地算力的狂欢,正式开场。
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ahhhhfs
@abskoop
2026.05.18 11:49
如何把 10GB 的 视频 在手机和电脑之间快速传输 很急的那种🤡
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Sky G.cph
@skyguoCypherium
2026.04.22 13:38
有一台128GB显存的一体机 你可以分配: 72GB用来运行本地大模型 32GB用来运行Cypherium AI挖矿 8GB用于系统运行 还有16GB弹性分配
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scavin
@scavin
2026.04.19 08:10
FAT32 不止 32GB?我也误会了很多年
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AI 有两下子
@iswangwenbin
2026.08.03 13:42
OhMyDocs 多维表格附件导出,1 GB 一键拿下, 从飞书到本地,只需一键,好内容不再被锁在表格里。 新增 1. 支持飞书多维表格导出,保留列结构、标签、评分、图片和附件。 2. 支持知识库“全部”目录递归扫描与完整导出。 3. 支持 HTML ZIP、Markdown ZIP 离线导出及目录导航。 4. 增加图片、PDF 等表格附件下载。 修复 1. 修复飞书虚拟化页面内容未加载完整导致的缺失问题。 2. 修复表格行、序号、标签样式及超长内容显示异常。 3. 优化目录扫描超时、任务卡住和后台导出稳定性。 4. 完善导出进度、失败记录和诊断日志。
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